Auf den Punkt: AWS ergaenzt Amazon Bedrock AgentCore um temporale Policies (basierend auf der Open-Source-Sprache Dogwood) und Rate Limiting im Gateway, um Handlungssequenzen und Budgets von KI-Agenten statt nur Einzelaktionen zu kontrollieren.
AWS fuehrt fuer Amazon Bedrock AgentCore neue Kontrollmechanismen ein, die nicht mehr nur einzelne Aktionen von KI-Agenten pruefen, sondern ganze Handlungsabfolgen bewerten. Hintergrund ist laut McKinsey-Daten, dass rund 80 Prozent der Unternehmen bereits riskantes Verhalten von KI-Agenten beobachtet haben.
Bisherige Policy-Systeme in Bedrock AgentCore pruefen jede Aktion eines Agenten zustandslos und einzeln: Wer darf welches Tool unter welchen Bedingungen aufrufen. Dieses Modell erkennt jedoch keine Muster, die erst ueber mehrere Schritte hinweg problematisch werden. AWS nennt drei Beispiele aus der Praxis: ein Agent ruft Kontodaten ab und ueberweist anschliessend an eine andere Kontonummer, weil jeder Aufruf isoliert als legitim bewertet wurde. Ein Agent platziert mehrere Bestellungen, die jeweils unter dem Genehmigungsschwellenwert liegen, ohne dass die Gesamtsumme gegen ein Budget geprueft wird. Ein Agent trifft auf ein fehlerhaftes Tool und wiederholt den Aufruf ungebremst ueber Nacht, wodurch das Token-Budget aufgezehrt wird.
Um dieses Problem zu adressieren, fuehrt AWS temporale Policies ein, die auf einer neuen Open-Source-Policy-Sprache namens Dogwood basieren, die eigens fuer KI-Agenten entwickelt wurde. Statt jede Anfrage isoliert zu bewerten, beruecksichtigt die Policy-Engine dabei die Sequenz der bisherigen Aktionen innerhalb einer Session. Eine Policy kann beispielsweise verlangen, dass ein an einen Aufruf uebergebener Wert mit dem Rueckgabewert eines fruheren Aufrufs uebereinstimmt, wodurch die fehlerhafte Ueberweisung im genannten Beispiel blockiert wuerde. Ebenso lassen sich Ausgaben ueber eine Session hinweg summieren und weitere Kaeufe blockieren, sobald ein Budget erreicht ist, auch wenn der einzelne Kauf unter dem individuellen Limit liegt. Zusaetzlich koennen Teams eine feste Abfolge von Schritten erzwingen, eine protokollierte menschliche Genehmigung fuer kritische Aktionen verlangen oder Berechtigungen automatisch einschraenken, wenn kein Mensch mehr aktiv eingebunden ist.
Parallel dazu fuehrt AWS Rate Limiting im Gateway von AgentCore ein. Das Gateway ist ein vollstaendig verwalteter, serverloser Einstiegspunkt fuer KI-Verkehr, der Anfragen an MCP-Server, LLMs, Agenten und Knowledge Bases routet. Da jeder Aufruf durch dieses Gateway laeuft, dient es als zentraler Punkt, um Limits durchzusetzen, die unabhaengig vom individuellen Verhalten eines Agenten gelten, etwa um ein unkontrolliertes Aufzehren von Token-Budgets durch fehlerhafte Retry-Schleifen zu verhindern.
Fuer Engineering-Teams, die Agenten in Produktion betreiben, bedeutet dies, dass Sicherheitskontrollen zunehmend in die Infrastrukturebene von AgentCore verlagert werden koennen, statt sie in jedem Agenten-Code individuell zu implementieren. Das reduziert Inkonsistenzen zwischen Teams und macht Budget-, Reihenfolge- und Freigabe-Regeln zentral durchsetzbar und auditierbar.
Quelle: aws.amazon.com · Erschienen 6. August 2026
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